コードから会話へ：LLMはどのように機能するのか？

大規模言語モデル（LLM）は、人間のようなテキストを理解し生成することができる、高度な生成AIシステムです。これらのモデルは、インターネットから収集された数百万ギガバイトものテキストデータで学習されており、人間の言語を認識し解釈することが可能です。ChatGPTのようなLLMを活用したイノベーションは広く普及しており、生成AIを誰にとってもより身近なものにしています。

世界のLLM市場は2034年までに856億ドルに達すると予測されており、多くの組織がビジネスの各機能においてLLMの採用に注力しています。

本記事では、大規模言語モデルがどのように機能するのか、また様々な業界での応用例について解説します。それでは始めましょう！

図1 LLMはディープラーニングアルゴリズムを使用してテキストを生成し理解します。

Link to this section大規模言語モデルの進化#

大規模言語モデルの歴史は数十年にも及び、その過程で研究のブレイクスルーや魅力的な発見が数多くなされてきました。核心的な概念に入る前に、最も重要なマイルストーンをいくつか見ていきましょう。

LLM開発における主要なマイルストーンの概要は以下の通りです：

• 1960年代： Joseph Weizenbaumが最初のチャットボットの一つであるELIZAを作成しました。これはパターンマッチングという手法を用いており、システムがユーザー入力からキーワードを検出して適切に応答することで、基本的な会話をシミュレートしていました。

• 1990年代： テキストや音声などのシーケンシャルなデータを処理するために回帰型ニューラルネットワーク（RNN）が開発されました。これらは過去の入力を記憶できましたが、長いシーケンスの処理に課題があったため、その問題を解決するために長短期記憶（LSTM）ネットワークが作成されました。

• 2014年： LSTMをよりシンプルかつ高速にしたバージョンとして、ゲート付き回帰ユニット（GRU）が導入されました。ほぼ同時期にアテンションメカニズムが開発され、AIがシーケンス内の最も重要な部分に焦点を当てることで、より良い理解が可能になりました。

• 2017年： Transformerは、マルチヘッドアテンションと並列処理を用いた新しいテキスト処理手法を導入しました。RNNとは異なり、シーケンス全体を一度に分析できるため、より高速でコンテキストの理解力も向上しました。

2018年以降、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなモデルは、Transformerを使用して双方向処理を導入し、情報が前方向にも後ろ方向にも流れるようになりました。これらの進歩により、このようなモデルが自然言語を理解し生成する能力は飛躍的に向上しました。

図2 大規模言語モデルの進化。

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LLM（大規模言語モデル）の仕組みを理解するためには、まずLLMとは正確に何であるかを明確にすることが重要です。

LLMは基盤モデルの一種であり、膨大なデータセットで学習された汎用的なAIシステムです。これらのモデルは特定のタスクに合わせてファインチューニングが可能であり、人間の文章を模倣するような方法でテキストを処理および生成するように設計されています。LLMは最小限のプロンプトから予測を行うことに優れており、人間の入力に基づいてコンテンツを作成する生成AIにおいて広く利用されています。コンテキストを推論し、一貫性があり関連性の高い回答を提供し、言語を翻訳し、テキストを要約、質問に回答、創作活動の支援、さらにはコードの生成やデバッグを行うことも可能です。

LLMは非常に巨大で、数十億ものパラメータを使用して動作します。パラメータとは学習中にモデルが学習する内部的な重みであり、受け取った入力に基づいて出力を生成することを可能にします。一般的に、パラメータ数が多いモデルほど優れたパフォーマンスを発揮する傾向があります。

以下は、人気のあるLLMのいくつかの例です：

• GPT-4o：2024年5月にリリースされたGPT-4oは、OpenAIの最新のマルチモーダルモデルです。テキスト、画像、音声、ビデオの入力を処理できます。
• Claude 3.5：2024年6月にAnthropicによって導入されたClaude 3.5は、Claude 3シリーズをベースにしており、自然言語処理と問題解決能力が向上しています。
• Llama 3：2024年4月にリリースされたMetaのLlama 3シリーズには、最大700億のパラメータを持つモデルが含まれています。これらのオープンソースモデルは、コスト効率と様々なベンチマークにおける強力なパフォーマンスで知られています。
• Gemini 1.5：2024年2月にGoogle DeepMindによって立ち上げられたGemini 1.5は、テキスト、画像、その他のデータ型を扱えるマルチモーダルモデルです。

Link to this sectionLLMの主要コンポーネント#

大規模言語モデル（LLM）には、ユーザーのプロンプトを理解し応答するために連携するいくつかの重要なコンポーネントがあります。これらのコンポーネントの一部はレイヤーに編成されており、各レイヤーが言語処理パイプライン内の特定のタスクを処理します。

例えば、埋め込みレイヤーは単語をより小さな断片に分解し、それらの間の関係を特定します。

これを基にして、フィードフォワードレイヤーがこれらの断片を分析してパターンを見つけます。同様に、回帰レイヤーはモデルが単語の正しい順序を維持することを保証します。

もう一つの重要なコンポーネントはアテンションメカニズムです。これはモデルが入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てるのを助け、重要度の低い単語やフレーズよりもキーワードやフレーズを優先できるようにします。「The cat sat on the mat」をフランス語に翻訳する場合を例にとると、アテンションメカニズムにより、「cat」が「le chat」と、「mat」が「le tapis」と確実に対応付けられ、文の意味が保持されます。これらのコンポーネントは段階的に連携してテキストを処理・生成します。

Link to this section様々な種類のLLM#

すべてのLLMは同じ基盤コンポーネントを共有していますが、特定の目的のために構築およびカスタマイズすることができます。以下は、異なる種類のLLMとその独自の機能の例です：

• ゼロショットモデル：これらのモデルは、明示的にトレーニングされていないタスクを処理できます。学習した一般知識を使用して新しいプロンプトを理解し、追加のトレーニングなしで予測を行います。
• ファインチューニングされたモデル：ファインチューニングされたモデルは汎用モデルをベースにしていますが、特定のタスクのためにさらに学習を行っています。この追加学習により、専門的な用途に対して非常に効果的になります。
• マルチモーダルモデル：これらの高度なモデルは、テキストや画像など、複数の種類のデータを処理・生成できます。テキストと視覚的な理解の両方を必要とするタスク向けに設計されています。

Link to this section自然言語処理とLLMの関連性#

自然言語処理（NLP）は機械が人間の言語を理解・利用するのを助け、一方、生成AIはテキスト、画像、コードのような新しいコンテンツを作成することに焦点を当てています。大規模言語モデル（LLM）は、この二つの分野を融合させます。LLMはNLP技術を使って言語を理解し、その上で生成AIを適用して人間らしい独自の回答を作成します。この組み合わせにより、LLMは言語を処理し、創造的で有意義なテキストを生成できるようになり、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPと生成AIの両方の強みを融合させることで、LLMは機械が自然で直感的な方法でコミュニケーションすることを可能にしています。

図3 生成AI、NLP、LLMの関係。

Link to this section様々な業界におけるLLMの応用#

LLMとは何か、どのように機能するのかを網羅しましたので、次はLLMの可能性を示す様々な業界でのユースケースを見ていきましょう。

Link to this sectionリーガルテックにおけるLLMの利用#

AIモデルは法務業界を変革しており、LLMは弁護士の法的な文書のリサーチや作成といったタスクを大幅にスピードアップさせました。法律や過去の判例などの法的なテキストを素早く分析し、弁護士が必要とする情報を見つけるために使用できます。LLMは契約書や遺言書などの法的な文書の作成を支援することも可能です。

興味深いことに、LLMはリサーチや作成に役立つだけでなく、法令遵守を確保し、ワークフローを合理化するための価値あるツールでもあります。組織はLLMを使用して、潜在的な違反を特定し、それに対処するための推奨事項を提供することで規制を遵守できます。契約書をレビューする際、LLMは重要な詳細を強調表示し、リスクや誤りを特定し、変更を提案できます。

図4 LLMを法的なリサーチに活用する方法の概要。

Link to this section小売およびEコマース：LLMを搭載したAIチャットボット#

LLMは、過去の購入履歴、ブラウジング習慣、ソーシャルメディアでの活動などの顧客データを分析して、パターンや傾向を見つけ出すことができます。これはパーソナライズされた製品レコメンデーションを作成するのに役立ちます。LLMと統合されたアプリケーションは、製品選択の支援、カートへの追加、チェックアウトの完了といった購買プロセスを通じて顧客を案内することができます。

さらに、LLMベースのチャットボットは、製品、サービス、配送に関する一般的な顧客の問い合わせに対応できます。これにより、カスタマーサービス担当者はより複雑な問題に対応できるようになります。素晴らしい例として、Amazonの最新AIチャットボット「Rufus」が挙げられます。これはLLMを使用して製品レビューの要約を生成します。Rufusは偽のレビューを検出し、顧客に服のサイズオプションを推奨することも可能です。

Link to this section研究および学術分野におけるLLM#

LLMのもう一つの興味深い応用は教育分野です。LLMは学生向けの練習問題やクイズを生成し、学習をよりインタラクティブにすることができます。

学校の教科書でファインチューニングを行うことで、LLMはパーソナライズされた学習体験を提供し、学生が自分のペースで学習し、難しいと感じるトピックに集中できるようにします。教師もLLMを活用して、小論文やテストといった学生の課題を採点することができ、時間を節約し、教育の他の側面に集中できるようになります。

さらに、これらのモデルは教科書や学習教材を様々な言語に翻訳でき、学生が母国語で教育コンテンツにアクセスできるよう支援します。

図5 LLMを使用したテキスト翻訳の例。

Link to this section大規模言語モデルの長所と短所#

LLMは自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援することで多くの利点を提供します。異なる情報源からの情報を組み合わせ、複雑な問題を解決し、多言語間のコミュニケーションをサポートできるため、多くの業界で有用です。

However, they also come with challenges, such as the risk of spreading misinformation, ethical concerns about creating realistic but false content, and occasional inaccuracies in critical areas. On top of that, they have a significant environmental impact, as training a single model can produce as much carbon as five cars. Balancing their advantages with these limitations is key to using them responsibly.

Link to this section重要なポイント#

大規模言語モデルは、機械が人間らしいテキストをより容易に理解・作成できるようにすることで、生成AIの利用方法を塗り替えています。文書のドラフト作成、製品の推奨、パーソナライズされた学習体験の作成など、法務、小売、教育といった業界の効率化を支援しています。

LLMは時間の節約やタスクの簡素化といった多くの利点をもたらす一方で、精度の問題、倫理的な懸念、環境への影響といった課題も抱えています。これらのモデルが進化するにつれ、私たちの日常生活や職場において、さらに大きな役割を果たすようになるでしょう。

詳細については、GitHubリポジトリをご覧になり、私たちのコミュニティにご参加ください。自動運転車や農業におけるAIの応用については、ソリューションページをご覧ください。🚀